У маркетингу, UI/UX-дизайні та розробці продуктів безумовно, важливі реклама, креативи, лендинги. Але кожному бізнесу потрібні «тверді» метрики та цифри — конверсія, кількість заявок, дохід. Саме опираючись на цифри, можна оцінити, наскільки бізнес успішний та готовий до розвитку та масштабування. Тут і зʼявляється A/B-тестування: найефективніший спосіб перевіряти ідеї на реальних користувачах, щоб потім приймати рішення, опираючись на дані, а не «інтуїцію». Детальніше про те, що таке A/B-тестування, як воно проводиться, особливості спліт-тестування, навіщо потрібно A/B-тестування сайту та способи аналізу результатів — у статті від Tech4you.io.
Що таке A/B-тестування
A/B-тестування (або спліт-тестування) — це маркетинговий метод, що дозволяє перевіряти різні гіпотези щодо варіантів (наприклад, A та B) заголовку, кнопки, ціни тощо відносно певних метрик (конверсії, реєстрації, CTR) на реальних користувачах так, щоб отримати причино-наслідкові звʼязки: що працює краще.
Якщо простіше: A/B-тестування — це експеримент, коли аудиторія ділиться на дві або більше груп, кожна з яких бачить «свою» версію сайту, заголовку, ціни чи будь-якого іншого параметру, який ви хочете протестувати.
Проведення A/B тестування дозволяє порівнювати, як реагують користувачі на різні варіанти, і що працює ефективніше. Аналіз цих даних допомагає впевненіше будувати маркетингову стратегію, запускати зміни та приймати бізнес-рішення, опираючись на цифри, а не лише на здогадки та «що більше подобається».
Навіщо використовують A/B-тестування?
Найчастіше спліт-тестування використовують, щоб підняти одну з ключових метрик без високих ризиків.
Наприклад, у вас є вебсайт, на нього приходить трафік, є заявки. В якийсь момент ви ставите собі ціль: підвищити конверсію посадкової сторінки. Ваш план: додати банер після 30 секунд перебування на головній сторінці.
Вам здається, що це має спрацювати. Але як це перевірити: підтвердити чи спростувати? Відповідь: A/B-тестування сайту.
Також A/B-тест використовується, щоб:
- Підіймати метрику системно: конверсію, дохід, CTR, середній чек тощо.
- Відокремити реальний ефект від випадковості, адже у digital «коливається» все, а тестування — стабільний фон.
- Даремно не витрачати ресурси на слабкі ідеї: те що «красиво», але не працює
- Більше дізнаватися про свою аудиторію та покращувати досвід користувачів
- Надалі ефективніше будувати стратегії
Що тестують найчастіше: сайти, дизайни сторінок, креативи, форми зворотного звʼязку, кнопки, заклики до дії (CTA), знижки, віджети, пропозиції про підписку, email-розсилки тощо.
У маркетингу A/B тестування — це своєрідний «компас», що показує куди рухатися, а куди не варто.
Як проводиться A/B тестування?
A/B тестування сайту, оголошення, заголовка чи будь-чого іншого проходить у декілька етапів. Логіка така: змінюємо один параметр — випадковим чином розподіляємо користувачів — дивимося метрики, аналізуємо.
Тепер покроково.
Крок 1. Ціль та формування гіпотези
На першому етапі ми робимо припущення: якщо на сторінці змінити елемент A на елемент B, то метрика X зміниться.
Наприклад, якщо на першому екрані заклик до дії зробити більш чітким (замість «Записатися» зробити «Записатися на консультацію»), то конверсія в заявку зросте.
Особливості спліт-тестування такі, що краще обирати лише один елемент для тестування за раз.
Крок 2. Визначення метрики
Визначаємо головну (primary) метрику, за якою саме будемо аналізувати «успішність» тесту. Це може бути:
- Конверсія в лід
- Конверсія в покупку
- Дохід на користувача
- CTR за ключовим CTA
- LTV (життєва цінність клієнта)
- Взаємодії тощо
Крок 3. Створення версій, які будуть тестуватися
Наприклад, для креативу: варіант A — контрольна група: залишаємо кнопку зеленого кольору, варіант B — тестова група: робимо кнопку червоного кольору.
Крок 4. Проведення A/B-тестування
На цьому етапі важливо випадковим та рівномірним чином розподілити трафік: 50% користувачі потрапляють у групу A, 50% — у групу B.
Вважається, що A/B-тест оптимально має тривати 10-14 днів.
Перевірені сервіси для A/B-тестування сайту: Google Analytics, Google Optimize, VWO, Optimizely, Changeagain, Convert.
Крок 5. Аналіз результатів та висновки
Після проведення тесту дивимося, які результати показав A/B-тест: яка з версій показала себе краще по цільовій метриці. Чи досягнули ми цілі? Чи справдилася гіпотеза?
Розберемо аналіз детальніше.
Аналіз результатів спліт-тестування
Аналіз спліт-тестування — це перевірка трьох речей:
- Чистота даних
Потрібно перевірити, чи валідним був експеримент, а саме: випадковість та рівномірність розподілу трафіку; схожість груп за ГЕО, пристроями, джерелами трафіку; відсутність ботів та внутрішнього трафіку; стабільність трекінгу для двох версій протягом усього часу тесту.
- Реальна різниця ефективності двох версій, а не випадковість
Скрупульозно порівняйте цільову метрику в A-варіанті та B-варіанті: в цифрах, у відсотках, за конкретний період тестування.
Особливості спліт-тестування в тому, що іноді результати можуть бути «випадковими». Перевірте, чи не могли вплинути на результати сезонність, свята, інші зовнішні чинники, чи достатньо було користувачів, щоб робити висновки, чи є статистична значущість.
Якщо різниця є, запитайте себе: чи дійсно цей приріст має сенс для бізнесу, чи окупить розробку, ризики?
- Перевірка на «приховану шкоду»
Обовʼязково перевірте, чи не приносить «ефективніша» за головною метрикою версія побічних втрат у допоміжних (secondary) та охоронних (guardrails) метриках?
Наприклад, може бути так, що A/B тест показав, що при варіанті B зросла конверсія в лід, але при цьому значно погіршилася якість лідів, знизилася швидкість завантаження сторінки та збільшилася кількість відмов. Це і є «прихована шкода».
Важливо: робіть висновки та впровадження гіпотез для більш широкої аудиторії лише після аналізу цих трьох пунктів.
Що таке мультиваріантне тестування?
Мультиваріативне тестування (Multivariate Testing, MVT) — дещо складніший метод, в якому відбувається тестування одночасно декількох елементів на сторінці, а також їх комбінацій.
Такий підхід допомагає зрозуміти:
- який елемент має найбільший вплив на метрику
- яка комбінація елементів дає найкращий результат
- чи є взаємодія між елементами (деякі з них в комбінації працюють краще)
Наприклад, ви хочете перевірити:
- Два заголовки: A1 та A2
- Дві кнопки: B1 та B2
- Два зображення: C1 та C2
У такому випадку ви тестуєте 8 (2×2×2) комбінацій (A1B1C1, A1B1C2, …, A2B2C2). Трафік розподіляється між усіма 8 варіантами, і ви порівнюєте їх за метрикою.
MVT потребує більшого трафіку, але дозволяє швидше знайти оптимальну комбінацію, виявити «взаємодії» елементів, виявити найвпливовіший на метрику елемент.
Краще не проводити мультиваріанте тестування, якщо у вас мало трафіку, конверсій або потрібно швидко перевірити лише одну гіпотезу. У таких випадках краще обрати проведення A/B тестування.
Статистично значуща вибірка при A/B тестуванні
Статистично значуща вибірка при A/B-тестуванні — це мінімальна кількість користувачів (або конверсій чи заявок) у кожному варіанті, яка потрібна, щоб відрізнити реальний ефект від випадковості.
Адже якщо вибірка маленька, різниця між варіантами A і B може бути «випадково однаковою» чи «випадково різною». Якщо вибірка достатня, ви можете сказати: «Ймовірність, що цей результат випадковий, низька», — тобто результат статистично значущий.
Наприклад, для перших 100 користувачів конверсія може становити 12%, а з наступними сотнями — знизитися до 4% і залишитися на цьому рівні.
Порада: ви можете обчислити потрібну кількість користувачів для проведення A/B тестування за допомогою спеціального калькулятора — наприклад, від ABTestGuide.
Потрібна консультація? Залишайте заявку в Tech4you.io, і ми якнайшвидше звʼяжемося з вами, щоб допомогти професійно та пояснити всі особливості спліт-тестування, опираючись на багаторічний досвід та тисячі кейсів.